• Langue : Français
• Discipline : Electronique
• Identifiant : Inconnu
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/1996

Résumé en langue originale

LE TRAVAIL PRESENTE DANS CETTE THESE PORTE SUR L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES POUR LA MINIMISATION DE FONCTIONNELLES AVEC COMME APPLICATION PARTICULIERE L'ESTIMATION DU MOUVEMENT DANS DES SEQUENCES D'IMAGES. DANS UNE PREMIERE ETAPE, NOUS DECRIVONS LES NOTIONS FONDAMENTALES INDISPENSABLES A LA DEFINITION D'UN NEURONE FORMEL ET SES VARIANTES, LES PRINCIPAUX TYPES DE RESEAUX CONSTITUES DE TELS NEURONES PARMI LES PLUS CONNUS, ET NOUS PRESENTONS PLUS PARTICULIEREMENT LE MODELE DE HOPFIELD. DANS UNE SECONDE ETAPE, NOUS RAPPELONS L'ETAT DES DIVERSES TECHNIQUES CLASSIQUES EXISTANTES SUR L'ANALYSE DU MOUVEMENT 2D. APRES AVOIR ETUDIE DANS UN PREMIER TEMPS, UN RESEAU DE NEURONES DESTINE A L'ESTIMATION DU MOUVEMENT BASE SUR DES CONSIDERATIONS PHYSIOLOGIQUES ET ANATOMIQUES DU SYSTEME VISUEL, QUI REPREND DES TRAVAUX ANTERIEURS SUR LE SUJET, NOUS METTONS EN EVIDENCE LES LIMITATIONS DE CE RESEAU, CE QUI NOUS A AMENE A PROPOSER ET A DEVELOPPER UNE AUTRE APPROCHE DU PROBLEME. CELLE-CI NE PREND PAS EN COMPTE LA COMPLEXITE BIOLOGIQUE. LE RESEAU PROPOSE EST VU COMME UN SYSTEME DESTINE A LA MINIMISATION DE FONCTIONNELLES. LA METHODE CONSISTE A TRANSCRIRE LE PROBLEME EN TERMES D'ETATS QUI SONT LES VARIABLES DISCRETES REPRESENTANT LES DEUX COMPOSANTES DU PARAMETRE A ESTIMER. CHAQUE COMPOSANTE EST ALORS DEDUITE PAR UNE SOMME DES ETATS DES NEURONES D'UN RESEAU ASSOCIE. NOUS CARACTERISONS LA FONCTION D'ENERGIE ASSOCIEE AU RESEAU ET NOUS APPLIQUONS CELUI-CI AU CAS PARTICULIER DES FONCTIONNELLES BASEES SUR LES METHODES DIFFERENTIELLES EN ESTIMATION DE MOUVEMENT. AFIN DE SATISFAIRE LE CRITERE DE RAPIDITE DU PROCESSUS DE CONVERGENCE, NOUS ETUDIONS DIFFERENTES STRATEGIES DE PARCOURS DU RESEAU. ENFIN, NOUS COMPARONS LES RESULTATS AVEC CEUX FOURNIS PAR LES METHODES CLASSIQUES D'ESTIMATION DU MOUVEMENT DE FACON A VALIDER LES SOLUTIONS OBTENUES PAR LE RESEAU PROPOSE